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纯粹阅读,请移步OpenCV使用Canny边缘检测器实现图像边缘检测
Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法,并被认为是边缘检测最优的算法,该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧,如多向灰度梯度和滞后阈值化。
算法比较复杂,但是使用很简单,首先将图像灰度化
// 原图置灰
Imgproc.cvtColor(src, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
然后调用Imgproc.Canny()
方法即可
// Canny边缘检测器检测图像边缘
Imgproc.Canny(grayMat, cannyEdges, 10, 100);
在Canny边缘检测算法中,将图像中的点归为三类:
被抑制点
灰度梯度值 < 低阈值
弱边缘点
低阈值 <= 灰度梯度值 <= 高阈值
强边缘点
高阈值 < 灰度梯度值
/**
* Canny边缘检测算法
*
* @param bitmap 要检测的图片
*/
public void canny(Bitmap bitmap) {
if (null != mSubscriber)
Observable
.just(bitmap)
.map(new Func1<Bitmap, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap call(Bitmap bitmap) {
Mat grayMat = new Mat();
Mat cannyEdges = new Mat();
// Bitmap转为Mat
Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
Utils.bitmapToMat(bitmap, src);
// 原图置灰
Imgproc.cvtColor(src, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// Canny边缘检测器检测图像边缘
Imgproc.Canny(grayMat, cannyEdges, 10, 100);
// Mat转Bitmap
Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(cannyEdges.cols(), cannyEdges.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(cannyEdges, processedImage);
return processedImage;
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(mSubscriber);
}
// 图片特征提取的工具类
mFeaturesUtil = new FeaturesUtil(new Subscriber<Bitmap>() {
@Override
public void onCompleted() {
// 图片处理完成
dismissProgressDialog();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
// 图片处理异常
dismissProgressDialog();
}
@Override
public void onNext(Bitmap bitmap) {
// 获取到处理后的图片
mImageView.setImageBitmap(bitmap);
}
});
// Canny边缘检测器检测图像边缘
mFeaturesUtil.canny(mSelectImage);
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原文地址:http://blog.csdn.net/q4878802/article/details/52252849